强化学习从入门到实践

【动态规划】从入门到实践---动态规划详解

目录1.动态规划概念一.定义数组元素的含义二.找到数组元素之间的关系表达式三.找到初始值2.案例详解一：爬楼梯1.定义数组元素的含义2.找到数组元素之间的关系表达式3.找到初始值案例二：最短路径题目：做题步骤：1.定义数组的含义2.找到数组元素之间的关系表达式3.找到初始值代码展示：1.动态规划概念动态规划就是利用历史记录，来避免我们进行重复计算，而这些历史记录，我们需要用一些变量来保存，一般使用
小锦鲤yaw·2023-07-20 01:54

观点 | 理性强化学习遭遇瓶颈，进化算法会成为接替者吗？

选自medium作者：ElenaNisioti机器之心编译人工智能和博弈论的交集催生了强化学习，但在博弈论基础上的问题求解通常依赖于理性和完美信息假设。
北冥有啥·2023-07-19 15:36

强化学习调参经验大集成：TD3、PPO+GAE、SAC、离散动作噪声探索、以及Off-policy 、On-policy 算法常见超参数

1.强化学习通用参数设置（1）强化学习算法选用目前推荐的使用的算法主要是：离散控制问题建议算法：①D3QN——D3指的是DuelingDoubleDQN，主要集成了DoubleDQN与DuelingDQN
汀、人工智能·2023-07-18 09:59

Laravel从入门到实践

Laravel从入门到实践版本Laravel版本:8.75.0安装与配置使用Docker安装项目:curl-s"https://laravel.build/betterlife"|bash启动项目:cdbetterlife
skygreen2001·2023-07-18 02:09

人工智能LLM模型：奖励模型的训练、PPO 强化学习的训练、RLHF

人工智能LLM模型：奖励模型的训练、PPO强化学习的训练1.奖励模型的训练1.1大语言模型中奖励模型的概念在大语言模型完成SFT监督微调后，下一阶段是构建一个奖励模型来对问答对作出得分评价。
汀、人工智能·2023-07-18 00:25

RLHF-基于人类反馈的强化学习

RLHF文章目录RLHF强化学习基础回顾为什么要使用基于人类反馈的强化学习大纲RLHF的起源大预言模型中的RLHF案例ChatGPTRLHF中的技术细节预训练语言模型训练奖励模型基于RL进行微调RLHF
Every DAV inci·2023-07-17 20:29

机器学习的种类介绍

现有的机器学习种类繁多，我们一般可以进行如下的分类标准：是否在人类监督下学习（监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习）是否可以动态的增量学习（在线学习和批量学习）是简单的将新的数据点和已知的数据点进行匹配
statr·2023-07-17 06:26

openssl 添加自定义算法_GitHub：用PyTorch实现17种深度强化学习算法

【新智元导读】深度强化学习已经在许多领域取得了瞩目的成就，并且仍是各大领域受热捧的方向之一。本文推荐一个用PyTorch实现了17种深度强化学习算法的教程和代码库，帮助大家在实践中理解深度RL算法。
weixin_39720807·2023-07-17 05:48

Pytorch深度强化学习1-3：策略评估与贝尔曼期望方程详细推导

目录0专栏介绍1从一个例子出发2回报与奖赏3策略评估函数4贝尔曼期望方程5收敛性证明0专栏介绍本专栏重点介绍强化学习技术的数学原理，并且采用Pytorch框架对常见的强化学习算法、案例进行实现，帮助读者理解并快速上手开发
Mr.Winter`·2023-07-17 05:47

强化学习从基础到进阶-案例与实践[6]：演员-评论员算法（advantage actor-critic，A2C），异步A2C、与生成对抗网络的联系等详解

【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现专栏详细介绍：【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理
汀、人工智能·2023-07-17 04:20

《Python编程：从入门到实践》学习笔记（知识点梳理+练习题答案代码）——第4章 操作列表

书籍说明书名：《Python编程：从入门到实践》（第一版）/PythonCrashCourse:AHands-On,Project-BasedIntroductiontoProgramming作者：EricMatthes
tomatokok·2023-07-17 02:29

《Python编程：从入门到实践》学习笔记（知识点梳理+练习题答案代码）——第2章 变量和简单数据类型

书籍说明书名：《Python编程：从入门到实践》（第一版）/PythonCrashCourse:AHands-On,Project-BasedIntroductiontoProgramming作者：EricMatthes
tomatokok·2023-07-17 02:59

《Python编程：从入门到实践》学习笔记（知识点梳理+练习题答案代码）——第3章 列表简介

书籍说明书名：《Python编程：从入门到实践》（第一版）/PythonCrashCourse:AHands-On,Project-BasedIntroductiontoProgramming作者：EricMatthes
tomatokok·2023-07-17 02:59

经验的疆界

如今在AI大行其道，强化学习的发展是最被人们津津乐道。想当初，风起云涌，深度强化学习算法与众多围棋高手大战三回合，人处于不败之地。一时间，江湖人无人不知无人不晓。那强化学习的独门秘籍究竟是什么呢？
judy的异想空间·2023-07-17 02:16

强化学习 | PPO论文小结

一些经典概念辨析为什么PPO不能做经验回放DQN的几个contribution：1.神经网络化2.提出了离线回放机制（结合重要性采样方法），提高了采样效率DDQN的contribution：解决了V(s)~\tilde{V(s)}V(s)~预估偏高的问题，用targetnetwork去做决策（更准确），更新actionnetwork（期间targetnetwork冻住）reference:知乎：如
荷西·H·2023-07-17 02:08

强化学习 目录

总结类强化学习小总结value-based和policy-based算法区别算法类待完成强化学习｜PPO论文小结
荷西·H·2023-07-17 02:08

外星人入侵（python编程从入门到实践项目一）

项目概述在游戏《外星人入侵》中，玩家控制着一艘最初出现在屏幕底部中央的飞船。玩家可以使用箭头键左右移动飞船，还可使用空格键进行射击。游戏开始时，一群外星人出现在天空中，他们在屏幕中向下移动。玩家的任务是射杀这些外星人。玩家将所有外星人都消灭干净后，将出现一群新的外星人，他们移动的速度更快。只要有外星人撞到了玩家的飞船或到达了屏幕底部，玩家就损失一艘飞船。玩家损失三艘飞船后，游戏结束。主文件入口al
〆琦怪〆·2023-07-16 23:15

2018-11-11

战狼2.0第五组环境对人记忆的影响，多换几个学习场所和时间段更有助于强化学习，不必依赖周围环境才能再现。
Iche_2731·2023-07-16 17:09

机器学习强基计划9-2：图解字典学习KSVD算法(附Python实战)

“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。
Mr.Winter`·2023-07-16 15:46

Seaborn 可视化学习

Abstract主要讲述绘制强化学习结果时遇到的seaborn操作。
最適当承诺·2023-07-16 14:11

强化学习中Ornstein-Uhlenbeck噪声什么使用最合理以及效果如何

由于大部分回答都没有说清楚甚至**完全相反地解释**该部分，本文会尝试从噪声在强化学习中的应用背景、Ornstein-Uhlenbeck过程的定义、产生作用的原因、实验四部分阐述原因。
汀、人工智能·2023-07-16 14:10

强化学习从基础到进阶--案例与实践[7]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解

【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现专栏详细介绍：【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理
汀、人工智能·2023-07-16 14:02

干货！机器学习遇上运筹优化，助力企业降本增效：一种双层优化方法

在这篇NeurlPS21论文中，本文提出了一种将最新的机器学习技术(强化学习、图神经网络)与传统优化算法结合的框架，弥补了现有机器学习框架难收敛、模型
AITIME论道·2023-07-16 14:49

MOSS-RLHF实现大模型和人类价值观对齐

该团队深入研究了大模型的基于人类反馈的强化学习(Reinf
sam5198·2023-07-16 13:26

TensorFlow Reinforcement Learning

TF-RL（TensorFlowReinforcementLearning）指的是由TensorFlow提供的用于开发和训练强化学习（ReinforcementLearning）模型的工具、库和资源集合
奋进的大脑袋·2023-07-16 12:52

强化学习调参技巧二：DDPG、TD3、SAC算法为例：

1.训练环境如何正确编写强化学习里的env.reset()env.step()就是训练环境。其编写流程如下：1.1初始阶段：先写一个简化版的训练环境。把任务难度降到最低，确保一定能正常训练。
汀、人工智能·2023-07-16 10:31

python随机种子seed的作用（强化学习常用到）

先上代码importmathimportgymfromgymimportspaces,loggerfromgym.utilsimportseedingimportnumpyasnpclassCartPoleEnv(gym.Env):def__init__(self):super().__init__()self.seed()defseed(self,seed=None):#seed设置为任意整数后
汀、人工智能·2023-07-16 10:31

【九】强化学习之TD3算法四轴飞行器仿真---PaddlePaddlle【PARL】框架

相关文章：【一】飞桨paddle【GPU、CPU】安装以及环境配置+python入门教学【二】-Parl基础命令【三】-Notebook、&pdb、ipdb调试【四】-强化学习入门简介【五】-Sarsa
汀、人工智能·2023-07-16 10:30

强化学习调参技巧一： DDPG算法训练动作选择边界值_分析解决

1.原因：选择动作值只在-11之间取值actor网络输出用tanh，将动作规范在[-1,1]，然后线性变换到具体的动作范围。其次，tanh激活区是有范围的，你的预激活变量（输入tanh的）范围太大，进入了tanh的饱和区，会导致梯度消失，而且tanh输出的自然就靠近边界了2.解决方案：1、网络的输入输出都是归一化之后的，buffer里的{s,a,r,s_}都是同一个数量级的，2、修改reward能
汀、人工智能·2023-07-16 10:30

深度强化学习落地方法论训练篇：PPO、DQN、DDPG、学习率、折扣因子等

为了保证DRL算法能够顺利收敛，policy性能达标并具有实用价值，结果有说服力且能复现，需要算法工作者在训练前、训练中和训练后提供全方位一条龙服务。我记得GANs刚火起来的时候，因为训练难度高，有人在GitHub上专门开了repository，总结来自学术界和工业界的最新训练经验，各种经过或未经验证的tricks被堆砌在一起，吸引了全世界AI爱好者的热烈讨论，可谓盛况空前。在玄学方面，DRL算法
汀、人工智能·2023-07-16 10:53

PyTorch从入门到实践 | (1) PyTorch快速入门

PyTorch的简洁设计使得它入门很简单，在深入介绍PyTorch之前，本节将先介绍一些PyTorch的基础知识，使大家能够对PyTorch有一个大致的了解，并能够用PyTorch搭建一个简单的神经网络。目录1.Tensor2.自动求导：Autograd3.神经网络4.总结1.TensorTensor是PyTorch中重要的数据结构，可认为是一个高维数组。它可以是一个数（标量）、一维数组（向量）、
CoreJT·2023-07-16 08:57

强化学习从基础到进阶–案例与实践[11]：AlphaStar论文解读、监督学习、强化学习、模仿学习、多智能体学习、消融实验

【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现专栏详细介绍：【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理
汀、人工智能·2023-07-16 08:21

强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.2]：深度Q网络DQN-Cart pole游戏展示

【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现专栏详细介绍：【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理
汀、人工智能·2023-07-16 07:46

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

目录1前言2人类反馈强化学习(RLHF)2.1奖励模型(RM)团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10篇论文从ELMo到ChatGPT：历数NLP
community_301·2023-07-16 00:19

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10篇论文从ELMo到ChatGPT：历数NLP近5年必看大模型1前言在当今数字化的时代，ChatGPT的火热程度不断升级。ChatGPT可以处理复杂的语言任务，从而解放人力资源，提高工作效率，减少成本。ChatGPT的先进技术和广泛应用，使得它成为了当今最炙手可热的人工智能技术之一。无论是企业、学术机构，
community_301·2023-07-16 00:19

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

目录1前言2人类反馈强化学习(RLHF)2.1奖励模型(RM)2.2近端策略优化算法(PPO)3总结4参考团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10
community_301·2023-07-16 00:19

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

目录1前言2人类反馈强化学习(RLHF)2.1奖励模型(RM)2.2近端策略优化算法(PPO)团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10篇论文从ELMo
community_301·2023-07-16 00:49

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

目录1前言2人类反馈强化学习(RLHF)2.1奖励模型(RM)2.2近端策略优化算法(PPO)3总结4参考团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10
community_301·2023-07-16 00:48

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

目录1前言2人类反馈强化学习(RLHF)2.1奖励模型(RM)2.2近端策略优化算法(PPO)团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10篇论文从ELMo
community_301·2023-07-16 00:48

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战，看这篇就够了

团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10篇论文从ELMo到ChatGPT：历数NLP近5年必看大模型1前言在当今数字化的时代，ChatGPT的火热程度不断升级。ChatGPT可以处理复杂的语言任务，从而解放人力资源，提高工作效率，减少成本。ChatGPT的先进技术和广泛应用，使得它成为了当今最炙手可热的人工智能技术之一。无论是企业、学术机构，
community_301·2023-07-16 00:48

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战，看这篇就够了

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community_301·2023-07-16 00:18

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战，看这篇就够了

团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10篇论文从ELMo到ChatGPT：历数NLP近5年必看大模型1前言在当今数字化的时代，ChatGPT的火热程度不断升级。ChatGPT可以处理复杂的语言任务，从而解放人力资源，提高工作效率，减少成本。ChatGPT的先进技术和广泛应用，使得它成为了当今最炙手可热的人工智能技术之一。无论是企业、学术机构，
community_301·2023-07-16 00:18

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战，看这篇就够了

团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10篇论文从ELMo到ChatGPT：历数NLP近5年必看大模型1前言在当今数字化的时代，ChatGPT的火热程度不断升级。ChatGPT可以处理复杂的语言任务，从而解放人力资源，提高工作效率，减少成本。ChatGPT的先进技术和广泛应用，使得它成为了当今最炙手可热的人工智能技术之一。无论是企业、学术机构，
community_301·2023-07-16 00:17

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

目录1前言2人类反馈强化学习(RLHF)2.1奖励模型(RM)2.2近端策略优化算法(PPO)3总结4参考团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10
community_301·2023-07-16 00:47

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战，看这篇就够了

目录1前言2人类反馈强化学习(RLHF)2.1奖励模型(RM)2.2近端策略优化算法(PPO)3总结4参考团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10
community_301·2023-07-16 00:47

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

目录1前言2人类反馈强化学习(RLHF)2.1奖励模型(RM)3总结团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介1前言在当今数字化的时代，ChatGPT的火热程度不断升级。
community_301·2023-07-16 00:47

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

目录团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10篇论文从ELMo到ChatGPT：历数NLP近5年必看大模型1前言在当今数字化的时代，ChatGPT的火热程度不断升级。ChatGPT可以处理复杂的语言任务，从而解放人力资源，提高工作效率，减少成本。ChatGPT的先进技术和广泛应用，使得它成为了当今最炙手可热的人工智能技术之一。无论是企业、学术机
community_301·2023-07-16 00:47

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10篇论文从ELMo到ChatGPT：历数NLP近5年必看大模型1前言在当今数字化的时代，ChatGPT的火热程度不断升级。ChatGPT可以处理复杂的语言任务，从而解放人力资源，提高工作效率，减少成本。ChatGPT的先进技术和广泛应用，使得它成为了当今最炙手可热的人工智能技术之一。无论是企业、学术机构，
community_301·2023-07-16 00:17

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10篇论文从ELMo到ChatGPT：历数NLP近5年必看大模型1前言在当今数字化的时代，ChatGPT的火热程度不断升级。ChatGPT可以处理复杂的语言任务，从而解放人力资源，提高工作效率，减少成本。ChatGPT的先进技术和广泛应用，使得它成为了当今最炙手可热的人工智能技术之一。无论是企业、学术机构，
community_301·2023-07-16 00:16

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

目录1前言2人类反馈强化学习(RLHF)2.1奖励模型(RM)2.2近端策略优化算法(PPO)3总结4参考团队博客:CSDNAI小组相关阅读ChatGPT简介大语言模型浅探一关于ChatGPT必看的10
community_301·2023-07-16 00:16
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